과학 그림, 그래프, 파이 차트, 콤보 차트, 과학 다이어그램에 쓸 수 있는 출판 수준·색맹 안전 컬러 팔레트를 HEX 값과 함께 정리했습니다.
SciFig Team
Scientific Illustration Experts
팁
빠른 답변: 대부분의 과학 그림에는 채도를 낮춘 범주형 색상을 여섯 개 이하로 사용하세요. 크기에는 순차형 팔레트, 의미 있는 중심을 기준으로 한 데이터에는 발산형 팔레트를 사용하고, 접근성을 고려한 범주형 기본값으로는 Okabe-Ito 8색 세트에서 최대 6색을 선택하세요. 색조만으로 정보를 전달하지 말고 라벨, 모양 또는 위치를 함께 사용하세요.
색상은 장식이 아니라 인코딩 채널입니다. 좋은 팔레트는 독자가 범례를 계속 확인하지 않아도 범주, 순서, 강조를 분명히 읽게 합니다. 이 가이드에서는 플롯, 그래프, 파이 차트, 히트맵, 포스터, 경로도에 사용할 수 있는 HEX 값 포함 출판용 컬러 팔레트를 소개합니다. SciFig의 과학 컬러 팔레트 생성기는 바로 복사해 사용할 수 있는 HEX 값을 제공해 빠르게 시작할 수 있습니다.
접근성도 이 선택의 일부입니다. Bang Wong이 2011년 Nature Methods에 제시한 지침에 따르면, 북유럽계 인구에서는 흔한 적록 색각 이상이 남성의 최대 8%, 여성의 0.5%에 나타납니다. 따라서 색상은 라벨, 모양, 선 스타일, 위치 같은 두 번째 채널과 함께 사용해야 합니다.
순차형·발산형·범주형 과학 컬러 팔레트와 HEX 값을 보여 주는 견본 격자 (SciFig로 생성한 그림)
색상이 과학 그림의 가독성에 영향을 미치는 이유
과학 그림에서 색상은 장식이 아니라 인코딩 채널이며, 정보를 담거나 잡음을 더하거나 둘 중 하나입니다. 잘 고른 팔레트는 범주를 즉시 구별 가능하게 하고, 시선을 핵심 결과로 인도하며, 흑백 인쇄에서도 읽히고 색각 이상이 있는 독자도 구분할 수 있습니다. 잘못 고른 팔레트는 시각적 위계를 흐리고 독자가 범례를 반복해서 확인하게 만듭니다.
세 가지 실패 유형이 반복됩니다. 무지개 팔레트(기존 jet 컬러맵)는 색 단계가 지각적으로 균일하지 않아 연속 데이터에 거짓 경계를 만듭니다. 2020년 Nature Communications 관점 논문은 이 왜곡을 설명하고 과학적으로 설계된 대안을 권합니다. 빨강-초록 인코딩은 흔한 색각 이상에서 구별되지 않습니다. 그리고 범주가 너무 많으면 범례를 계속 대조해야 하므로, 실무 기본값은 색상을 약 여섯 개에서 멈추고 나머지는 모양, 질감 또는 직접 라벨로 구분하는 것입니다.
출판용 팔레트 (Nature, Cell, IEEE, Lancet)
출판용이라면 밝은 무지개색보다 명도 대비가 뚜렷하고 절제된 색 구성이 더 안전한 기본 선택입니다. 아래 선택지는 실용적인 출발점일 뿐, Nature, Cell, IEEE 또는 The Lancet이 지정한 공식 팔레트가 아닙니다.
팔레트
활용 사례
예시 HEX 값
차분한 범주형
막대/선 플롯의 최대 6개 그룹
#4E79A7#F28E2B#59A14F#E15759#B07AA1#76B7B2
Nature 스타일 쿨톤
2~3개 그룹 비교
#386CB0#7FC97F#BEAED4
순차형 (단일 색조)
순서가 있는 데이터, 밀도, 크기
#F7FBFF#9ECAE1#4292C6#08519C
발산형
의미 있는 중간점이 있는 데이터 (예: log-fold change)
#B2182B#F4A582#F7F7F7#92C5DE#2166AC
다음 두 원칙만 지켜도 팔레트 선택이 크게 개선됩니다. 순서가 있거나 연속적인 데이터에는 순차형 팔레트(단일 색조의 밝음에서 어두움)를, 의미 있는 0을 중심으로 한 데이터에는 발산형 팔레트를 사용하세요. 범주형 팔레트는 순서 없는 그룹에만 쓰고, 개수는 여섯 개 근처로 제한하세요. 그 이상이라면 더 많은 색상이 아니라 모양이나 질감으로 그룹을 구별하세요.
빠르게 판단하려면 세 가지 유형으로 나누어 생각하면 됩니다. 범주형 팔레트는 과학 플롯과 그래프의 이산 범주에, 순차형 팔레트는 증가하는 크기에, 발산형 팔레트는 의미 있는 중심을 기준으로 양쪽으로 갈라지는 값에 적합합니다. 과학 다이어그램용 팔레트가 필요하다면 색 수를 더 줄이세요. 장식용 색조를 늘리는 대신 분자 부류, 구획, 상태 같은 의미 역할에 색상을 배정해야 합니다.
차분한 범주형, 순차형, 발산형 저널 스타일 팔레트를 같은 막대 차트와 히트맵에 적용해 나란히 비교한 그림 (SciFig로 생성한 그림)
색각 이상을 고려한 팔레트와 테스트 방법
색각 이상을 고려한 팔레트는 일부 독자에게 색조 차이가 사라질 위험을 줄입니다. 널리 쓰이는 두 가지 출발점은 Okabe-Ito 팔레트와 Wong의 Nature Methods 지침에 제시된 색상 세트입니다. 둘 다 흔한 색각 이상에서도 색상을 구분하기 쉽게 하는 데 중점을 둡니다.
Masataka Okabe와 Kei Ito의 Color Universal Design 원문 지침은 8색 세트를 제시합니다. #000000(검정), #E69F00(주황), #56B4E9(하늘색), #009E73(청록색), #F0E442(노랑), #0072B2(파랑), #D55E00(주홍색), #CC79A7(붉은 보라색)입니다. 이는 의도적으로 무지개 팔레트가 아닙니다. 이 색들은 색각 이상에서도 서로 구분되도록 선택되었습니다.
두 가지 습관이 어떤 팔레트든 더 안전하게 만듭니다. 첫째, 빨강 대 초록만으로 의미를 인코딩하지 마세요. 색상을 위치, 모양, 선 스타일 또는 직접 라벨 같은 두 번째 채널과 짝지으세요. 둘째, 흑백 확인과 색각 이상 시뮬레이션을 모두 실행하세요. 흑백 확인은 명도 대비를 검증하지만, 적색맹(protanopia), 녹색맹(deuteranopia), 청황색맹(tritanopia) 시뮬레이션을 대체하지는 못합니다. 아래 예시는 녹색맹 상태에서 빨강-초록 인코딩과 Okabe-Ito 인코딩을 비교합니다.
녹색맹(deuteranopia) 시뮬레이션에서 빨강-초록 인코딩과 Okabe-Ito 팔레트 중 어느 쪽이 읽기 쉬운지 비교한 과학 그림 (SciFig로 생성한 그림)
Vector Canvas 편집을 직접 확인하세요
SciFig의 라이브 Vector Canvas에서 모든 모양, 라벨, 색상을 편집하세요 — Illustrator가 필요 없습니다.
올바른 팔레트는 개인 취향이 아니라 그림이 하는 일에 달려 있습니다. 그림 색상을 정할 때 데이터 유형에 맞는 팔레트 유형을 먼저 고르는 것이 실용적인 출발점입니다.
선, 막대, 기타 과학 플롯 — 약 여섯 색으로 제한한 차분한 범주형 팔레트를 사용하세요. 시리즈가 그보다 많다면 색상을 더하지 말고 같은 축척의 작은 차트 여러 개로 나누세요.
상자 그림 및 그룹 비교 — 대비가 강한 범주형 색상 2~4개를 사용하고, 중앙값 선이 보이도록 그룹 내부 채움색은 밝게 유지하세요.
히트맵 — 단방향 크기에는 순차형 팔레트를, 의미 있는 중심(0, 기준선, 대조군)이 있을 때는 발산형 팔레트를 쓰세요. 무지개 히트맵은 완전히 피하세요.
파이 차트 — 꼭 써야 한다면 다섯 조각으로 제한하고 순서를 명확히 하며, 인접 조각 사이의 명도 대비를 충분히 확보하세요. 좋은 파이 차트 색은 화려함보다 구별 가능성이 우선입니다.
콤보 차트 — 주 시리즈에는 채도가 높은 강조색 하나를 사용하고, 보조 막대·면·선은 차분하게 두세요. 콤보 차트에 가장 좋은 색 조합은 대개 하나의 지배적인 강조색과 절제된 보조색의 조합입니다. 그래야 모든 시리즈가 최대 채도로 경쟁하지 않고 위계가 분명해집니다.
경로 및 메커니즘 다이어그램 — 객체마다 다른 색을 쓰지 말고, 색상이 의미를 갖는 작은 팔레트(예: 분자 부류마다 하나의 색조)를 사용하세요. 그림 전반의 일관성이 다양성보다 더 중요합니다.
관통하는 원칙은 이것입니다. 색상은 독자의 일을 줄여야지 더해서는 안 됩니다. 좋은 그래프용 팔레트는 단지 예쁜 것이 아니라, 범주·순서·강조를 한눈에 읽히게 합니다. 팔레트 때문에 자꾸 범례로 손이 간다면, 그것은 제 역할과 정반대를 하고 있는 것입니다. 피할 수 있는 그림 오류 전반에 대해서는 과학 그림을 만들 때 흔한 실수 5가지를 참고하세요.
과학 플롯과 그래프의 컬러 팔레트를 고르는 방법
일러스트 스타일 그림이 아니라 과학 플롯용 팔레트를 고른다면, 미감보다 절차가 더 안전합니다. 먼저 데이터 관계를 판단하세요. 범주에는 범주형 팔레트, 증가하는 크기에는 순차형 팔레트, 의미 있는 중심을 기준으로 한 편차에는 발산형 팔레트를 사용합니다.
그다음 독자가 무엇을 먼저 봐야 하는지 정합니다. 콤보 차트라면 주 시리즈에 강조색을 주고 보조 시리즈는 뒤로 물리는 것이 보통입니다. 파이 차트라면 비슷한 색 여덟 개를 억지로 공존시키는 대신 조각 수를 줄이고 대비를 높이는 편이 낫습니다.
마지막으로 실제 맥락에서 팔레트를 테스트하세요. 흰 배경, 흑백으로 내보낸 결과, 색각 이상 시뮬레이션에서 각각 확인해야 합니다. 세 환경 모두에서 시각적 위계가 유지되어야 합니다. 하나라도 무너지면 색상 선택 화면에서 보기 좋았더라도 아직 출판용으로 적합하지 않습니다.
포스터 전용 컬러 팔레트
포스터는 보는 거리가 달라지므로 색상 선택도 달라집니다. 논문 그림 크기에서는 세련되어 보이는 팔레트도 포스터 전시장에서 2미터 떨어져 보면 흐릿해질 수 있으므로, 포스터에서는 대비를 조금 더 높이고 색상 수를 더 제한해야 합니다. 보통 중성색에 두세 가지 색만 더하면 충분합니다. 한 가지 실용적인 구성은 흰색이나 매우 밝은 배경 위에 짙은 네이비 또는 청록색으로 구조를 잡고, 핵심 결과에만 하나의 강조색을 쓰는 것입니다. 색은 더 적게, 대비는 더 강하게, 핵심 메시지는 더 명확하게 잡아야 합니다.
절제의 원칙은 그림과 동일하되 더 엄격할 뿐입니다. 더 적은 색상, 더 높은 대비, 의미를 위해 남겨둔 색상입니다. 효과적인 포스터의 전체 구성 원리(위계, 히어로 그림, 그리고 색상이 둘을 어떻게 뒷받침하는지)는 과학 포스터 예시 가이드를 참고하세요.
SciFig에서 팔레트를 일관되게 적용하는 방법
SciFig의 과학 컬러 팔레트 생성기는 범주형, 순차형 또는 발산형 스킴을 선택하도록 돕고 HEX 값을 제공합니다. 이 값을 벡터 캔버스에서 적용하고, 모든 패널에서 각 범주나 의미 역할이 같은 색상에 매핑되도록 유지하세요.
워크플로는 세 단계입니다. 데이터 관계에 따라 팔레트 유형을 고르고, 문서화된 HEX 값 세트 하나를 복사한 다음, 논문 전체에서 그 매핑을 재사용합니다. 예를 들어 대조군이 그림 1에서 파란색이라면 그림 2–6에서도 파란색을 유지하세요. 이 간단한 팔레트 기록표는 여러 패널이나 공동 저자가 참여할 때 의미 매핑이 달라지는 일을 막습니다.
대부분의 그림에서는 약 여섯 색으로 제한한 차분한 범주형 팔레트가 실용적인 기본값입니다. 순서가 있는 데이터에는 단일 색조 순차형 팔레트를, 의미 있는 중간점이 있는 데이터에는 발산형 팔레트를 사용하세요. 절제되면서 접근성도 높은 범주형 세트 하나가 필요하다면 Okabe-Ito가 널리 쓰이는 출발점입니다.
색각 이상을 고려한 팔레트는 흔한 색각 이상에서도 색상 간 구분이 유지되도록 설계됩니다. Wong의 Nature Methods 지침에 따르면 북유럽계 인구에서는 흔한 적록 색각 이상이 남성의 최대 8%, 여성의 0.5%에 나타납니다. 빨강 대 초록만으로 의미를 전달하지 말고 모양, 위치, 선 스타일 또는 직접 라벨을 함께 사용하세요.
범주형 색상은 실용적인 출발점으로 약 여섯 개까지 사용하세요. 그룹이 더 많다면 색조를 추가하는 대신 모양, 질감, 직접 라벨을 쓰거나 같은 축척의 작은 차트 여러 개로 나누세요. 순차형과 발산형 팔레트는 이산 범주가 아니라 연속 범위를 사용하므로 이 개수 규칙이 같은 방식으로 적용되지는 않습니다.
과학 다이어그램에는 색 수가 적고 의미가 일관된 팔레트가 잘 맞으며, 각 색조는 임의의 장식이 아니라 분자 부류, 구획, 상태 같은 역할에 대응해야 합니다. 대부분은 뚜렷하게 구분되는 3~5색과 중립색이면 충분합니다. 더 빨리 시작하려면 SciFig의 과학 컬러 팔레트 생성기에서 HEX 코드가 포함된 다이어그램용 팔레트를 제안받을 수 있습니다.
과학 그림의 파이 차트에는 높은 대비, 적은 조각 수, 절제된 팔레트가 가장 좋습니다. 보통 색조와 명도가 뚜렷이 구분되는 3~5개 조각으로 구성하세요. 무지개 순서를 피하고 비슷한 중간 톤 색상을 나란히 놓지 마세요. 범주가 다섯 개를 넘는다면 막대 차트가 더 나은 과학적 선택인 경우가 많습니다.
대부분의 콤보 차트에서는 주 시리즈에 채도가 높은 강조색 하나를 쓰고 보조 시리즈에는 차분한 색을 사용하는 조합이 가장 좋습니다. 예를 들어 짙은 파란 선이 핵심 메시지를 전달하고, 차분한 회색이나 부드러운 틸 막대가 시선을 빼앗지 않으면서 맥락을 제공할 수 있습니다. 목표는 동등한 강조가 아니라 시각적 위계입니다.
무지개 또는 jet 컬러맵은 색 단계가 지각적으로 균일하지 않아 거짓 시각 경계를 만듭니다. 그 결과 일부 전환이 실제 데이터가 뒷받침하는 것보다 더 날카로워 보입니다. 2020년 Nature Communications 관점 논문도 접근성 문제를 지적합니다. 단방향 크기에는 지각적으로 균일한 순차형 팔레트를 사용하세요.
팔레트를 HEX 값 세트로 한 번 정의하고 모든 그림에서 각 범주를 같은 색상에 매핑하세요. SciFig의 팔레트 생성기가 값을 제공하고, 벡터 캔버스에서 편집하면서 그 값을 적용할 수 있습니다. 공동 저자도 같은 매핑을 사용하도록 간단한 팔레트 기록표를 유지하세요.
